筛选是在平时的工作中使用非常频繁的功能,前文介绍了loc和iloc的筛选方法,现在继续介绍一些筛选的方法.   DataFrame列表 以>,<,==,>=,<=来进行选择("等于"一定是用'==',如果用'='就不是判断大小了):   选择quantity>25的所有行   选择数量大于20或单价大于100的所有行 使用 &(且) 和 |(或) 时每个条件都要用小括号括起来. 选取多列一定是两个方括号,其中内侧方括号代表是一个list:   使用…

DataFrame列表: 以>,<,==,>=,<=来进行选择(“等于”一定是用‘==’,如果用‘=’就不是判断大小了): 使用 &(且) 和 |(或) 时每个条件都要用小括号括起来. 选取多列一定是两个方括号,其中内侧方括号代表是一个list: 如果要选择某列等于多个数值或者字符串时,要用到.isin(), 我们把df修改了一下(isin()括号里面应该是个list): 平时使用最多的筛选应该是字符串的模糊筛选,在SQL语句里用的是like,在pandas里我们可以用.s…

https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006383008&share=2&shareId=400000000398149(博主录制) https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.filter.html(官网介绍) DataFrame.filter(self, items=None, like=None, regex…

本博主要总结DaraFrame数据筛选方法(loc,iloc,ix,at,iat),并以操作csv文件为例进行说明 1. 数据筛选 a b c (1)单条件筛选 df[df[] # 如果想筛选a列的取值大于30的记录,但是之显示满足条件的b,c列的值可以这么写 df[[] # 使用isin函数根据特定值筛选记录.筛选a值等于30或者54的记录 df[df.a.isin([, ])] (2)多条件筛选 可以使用&(并)与| (或)操作符或者特定的函数实现多条件筛选 # 使用&筛选a列的取值大…

使用Pandas对数据进行筛选和排序 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用Pandas对数据进行筛选和排序 目录: sort() 对单列数据进行排序 对多列数据进行排序 获取金额最小前10项 获取金额最大前10项 Loc 单列数据筛选并排序 多列数据筛选并排序 按筛选条件求和(sumif, sumifs) 按筛选条件计数(countif, countifs) 按筛选条件计算均值(averageif, averageifs) 按筛选条件获取最大值和最小值 筛选和排序是Excel中使用频率…

Pandas 数据筛选,去重结合group by 需求 今小伙伴有一个Excel表, 是部门里的小伙9月份打卡记录, 关键字段如下: 姓名, 工号, 日期, 打卡方式, 时间, 详细位置, IP地址.... 脱敏数据: 姓名 工号 日期 方式 时间 ... 小赵 123 2019-09-01 GPS 08:37:50 .... 小赵 123 2019-09-01 GPS 18:10:50 ... 小陈 124 2019-09-01 GPS 08:47:30 ... 小陈 124 2019-09-…

很久没用pandas,有些有点忘了,转载一个比较完整的利用pandas进行数据预处理的博文:https://blog.csdn.net/u014400239/article/details/70846634 引入包和加载数据 import pandas as pd import numpy as np train_df =pd.read_csv('../datas/train.csv') # train set test_df = pd.read_csv('../datas/test.csv')…

# pandas新增数据列(直接赋值.apply.assign.分条件赋值) # pandas在进行数据分析时,经常需要按照一定条件创建新的数据列,然后进行进一步分析 # 1 直接赋值 # 2 df.apply方法 # 3 df.assig方法 # 4 按条件选择分组分别赋值 import pandas as pd # 0 读取csv数据到dataframe df = pd.read_csv("beijing_tianqi_2018.csv") print(df.head()) # 1…

一.数据类型 1.Pandas的数据类型主要结合了pandas和numpy两个模块中的数据类型,包括以下几种: float int bool datetime64[ns]------>日期类型 datetime64[ns,tz]--->日期类型 timedelta[ns]------->时间差类型 category object---->当一个Series仅包括字符串或是包括多种数据类型时为object类型 2.通过DateFrame对象的dtypes属性,可得到各个特征的数据类型…

Pandas与VBA筛选数据的比较 Author:Collin_PXY 需求: 将B列里值为Completed 和 Pending的A,B,D三列数据筛选出来,新建一个名为 Filited_data的worksheet来存放筛选数据. Python解决: from pandas import DataFrame import pandas as pd import openpyxl # 处理数据 file_path = r"C:\Users\12078\Desktop\UIPATH_test\f…